优先考虑财务软件安全并保护客户数据

保护客户数据，实现合规性，并通过一个强大的金融服务应用安全策略成功地引导数字化转型。

提高人工智能新世界中的安全开发能力

Secure Code Warrior 通过高度相关的技能提升计划支持企业过渡到人工智能辅助开发实践，旨在解决各种差距，从缺乏使用人工智能和 LLM 的意识，到对人工智能生成的代码的安全性过度自信，以及与人工智能编码相关的新漏洞的出现。
‍
获取涵盖 AI/LLM 主题的优质内容，适用于软件开发生命周期 (SDLC) 中各种角色，从而降低风险。从开发人员和 QA 到架构师和产品经理，我们都能满足您的需求。

用人工智能/土地管理推动对发展的认识

SQL 注入

从即时工程和数据模型中毒到敏感信息泄露和模型盗窃，我们帮助开发人员了解人工智能生成代码的缺点，强化确保开发人员始终关注数据安全性、模型完整性和道德考虑因素的重要性。

与法学硕士合作时保持与时俱进

深入了解最新主题的详细信息，如新的 2025 年 OWASP LLM 十大主题（包括供应链和错误信息）。提供 20 多项活动，从详细的指南分解和案例研究，到涵盖编写代码时使用人工智能/LLM 的优势和潜在危险的视频。

模拟 "使用人工智能助手编码 "的活动

模拟拉取请求的实践活动。开发人员的任务是在模拟环境中验证更改，接受或拒绝对现有代码提出的建议，这些建议可能来自人工智能解决方案，也可能来自利用人工智能辅助编码的同事。这种互动体验有助于展示实践中的应用知识，并强调批判性思维在利用人工智能辅助编码方面的重要性。

预订演示立即试用

安全的人工智能编码

下一代安全软件开发

在人工智能+开发者的世界中降低风险

随着代码行数越来越多，审查越来越少，隐藏的错误、安全漏洞和技术债务的风险也成倍增加。这种转变使得代码审查、测试和安全编码实践比以往任何时候都更加重要，以确保速度不会以可靠性和安全性为代价。在使用 Github Copilot、Cursor AI、Amazon Q developer 等工具的环境中，提高开发人员的技能是取得更好成果的第一步，同时也强调了持续重视安全代码教育的必要性。

探索Learning Platform 内容

通过可观察性和治理管理人工智能风险

技能计划只是确保您应对人工智能辅助编码带来的额外风险的第一步。SCW Trust Agent™可让您了解使用代码库的开发人员，并深入了解他们的安全技能。然后，您可以为代码库配置策略，通过主动治理来帮助改善您的安全状况。

探索南华早报信托代理

合规之外的可衡量影响

采用积极主动的安全代码最佳实践方法的组织，不仅能遵守合规性要求，还能看到实实在在的业务成果。因为解决漏洞的最具成本效益的方法是从一开始就预防它们。SCW Trust Score™为企业提供了一种衡量和基准开发人员安全技能随时间推移的进展情况的方法，这对于早期采用人工智能驱动的编码环境尤为重要。

了解南华早报信任度得分

使用免费安全规则指导更安全的 AI 代码生成

AI 编码工具速度很快，但并不总是安全。 Secure Code Warrior的免费 AI 安全规则提供简单、轻量级的防护机制，帮助 Copilot 和 Cursor 等工具默认生成更安全的代码。易于采用、扩展并集成到您的配置中，无需 SCW 帐户。

探索AI安全规则

人工智能时代

提高生产力，但风险也在增加

人工智能编码工具的广泛应用带来了新的挑战：人工智能生成的代码缺乏可见性和治理。

78%

的开发人员在开发过程中使用人工智能工具。
- StackOverflow

30%

AICoPilot 生成的代码包含安全漏洞，涉及 38 个不同的 CWE 类别 -arXiv
- arXiv

50%

的 AICoPilot 生成的代码包含安全漏洞，涉及 38 个不同的 CWE 类别 -arXiv
- BaxBench

信任代理的好处：人工智能

SCW Trust Agent的全新人工智能功能提供了深入的可观察性和控制能力，让您能够在不牺牲安全性的前提下，在安全软件开发生命周期（SDLC）中放心地管理人工智能的采用。

可观察性

SQL 注入

深入了解人工智能辅助开发，包括哪些开发人员正在使用哪些人工智能/LLM 模型，以及在哪些代码库中使用。

管理

自动执行策略，确保人工智能开发人员在其贡献被关键版本库接受之前符合安全编码标准。

风险度量和基准设定

将人工智能生成的代码与开发人员的技能水平、产生的漏洞和实际提交的代码联系起来，以了解引入的真正安全风险。

人工智能在 SDLC 中的挑战

如果没有管理人工智能使用的方法，CISO、AppSec 和工程领导者就会面临新的风险和他们无法回答的问题。一些问题包括：缺乏对哪些开发人员正在使用哪些未经批准的模型的可见性。无法深入了解人工智能生成的代码在贡献代码中所占的比例。

无法了解哪些开发人员在使用未经批准的模型。
开发人员使用人工智能的安全熟练程度存在不确定性。
无法深入了解人工智能生成的代码在贡献代码中所占的比例
无法执行管理人工智能工具风险的政策和治理。

独特的信号组合

SCW 帮助企业在不牺牲安全性的前提下加快人工智能驱动的开发速度。AI Signals 是首个提供可视性和治理的解决方案，它通过将三个关键信号进行独特组合，在提交级别了解人工智能辅助开发人员的风险。

人工智能编码工具使用情况：深入了解谁在使用哪些人工智能工具，哪些代码库上有哪些 LLM 模型。
实时捕获：信任代理：人工智能在开发人员的电脑和集成开发环境中拦截人工智能生成的代码。
开发人员的安全编码技能：我们可以清楚地了解开发人员的安全编码能力，这是负责任地使用人工智能所需的基本技能。

人工智能使用可见性

全面了解人工智能编码助手和代理以及支持它们的 LLM。发现未经批准的工具和模型。不再有 "影子人工智能"。

按开发人员和代码库分列的人工智能辅助提交的可观察性

深入了解人工智能辅助软件开发，包括哪些开发人员在哪些代码库中使用了哪些 LLM 模型。

综合治理与控制

将人工智能生成的代码与实际提交连接起来，以了解引入的真正安全风险。自动执行策略，确保人工智能开发人员在其贡献被接受之前符合安全编码标准。

它是如何工作的

探索人工智能洞察

信任代理：AI 让公司能够看到开发人员使用 LLM 支持的代码生成工具所带来的风险。该解决方案分为三个步骤：

检查人工智能生成的代码流量：信任代理：AI 部署为一个简单的集成开发环境插件或端点代理，用于拦截和监控由 GitHub Copilot、ChatGPT、Google Gemini 或 Cursor 等人工智能编码工具生成的代码。
用开发人员技能水平丰富数据： 最后一步是利用 SCW 行业领先的安全代码学习产品所衡量的开发人员的安全编码熟练程度来丰富这些数据。

通过关联这些关键信号，Trust Agent：人工智能为安全和工程团队提供了可操作的信息，包括未经许可的 LLM 模型的使用，以及识别安全编码知识有限的开发人员提交人工智能生成的代码。

继续学习secure code warrior learning platform

通过参与性和可扩展的安全编码计划来减轻风险

根据IBM 的《数据泄露成本报告》，金融服务业的平均数据泄露成本为 697 万美元。投资开发人员驱动的软件安全在保护客户和金融服务机构的资产方面发挥着至关重要的作用。

为什么Secure Code Warrior

为什么领先的金融服务机构与我们合作进行应用安全教育。

一体化

在开发人员每天使用的编程框架中，通过广泛的学习方式，从实践安全学习中获益。

经过验证的结果

利用一个成熟的企业就绪计划来提高你的开发人员的技能，并使合规性和安全性易于实现。

客户的成功

我们为企业提供独特的客户成功方法，协助您实现最佳的项目推广。

预订演示立即试用

发现我们的Learning Platform

Secure Code Warrior 我们提供许多方法让您的开发人员深深地沉浸在安全编码的挑战中并为之兴奋。我们通过高度灵活和可定制的实践应用安全培训，帮助您确保金融服务的安全软件开发。

超过60种语言框架，包括嵌入式语言
实践学习
超过8,000项学习活动

Learning Platform

我们为您提供服务

我们为金融服务业提供什么

使合规性更容易

通过实施针对团队特定语言和框架的技能提升计划和评估，轻松实现合规性。通过提供持续的、针对特定角色的培训，您可以让开发人员了解并满足合规性要求，而不会干扰他们的工作流程。这些有针对性的计划可确保您的团队不仅了解必要的法规，而且完全有能力在日常工作中应用这些法规。自动评估和进度跟踪进一步简化了合规流程，让您确信您的团队始终掌握最新的行业标准，并为任何审计做好了准备。

保护你的品牌

确保你的代码库安全对于保护敏感的财务和客户数据以及保护你的品牌声誉至关重要。

放心地发送安全代码

将安全软件开发作为战略的重要组成部分，从而更快地交付高质量代码。为您的开发人员配备识别和修复经常出现的漏洞所需的技能和工具，确保将安全性融入开发生命周期的每个阶段。这种方法不仅能加快安全代码的交付速度，还能减少与最后一刻的安全修复相关的压力和不确定性。通过将安全性融入开发文化，您可以放心地交付产品，因为您知道您的代码符合最高的质量标准，并能抵御不断变化的威胁。